刚刚!DeepSeek发布
2月18日，DeepSeek在社交平台X上发布了一篇关于NSA的纯技术论文报告。DeepSeek称，NSA是一种与硬件高度适配并可原生训练的稀疏注意力机制，实现超高速长上下文训练与推理！NSA的核心组件包括：动态分层稀疏策略、粗粒度的Token压缩、细粒度的Token选择。DeepSeek称，通过针对现代硬件的优化设计，NSA在提升推理速度的同时...
DeepSeek发布最新技术论文,梁文锋是共创之一
2月18日，DeepSeek官方在海外社交平台X上发布了一篇纯技术论文报告，论文主要内容是关于NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力），官方介绍这是一种用于超快速长文本训练与推理的、硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。具体来说，NSA针对现代硬件进行了优化设计，能够加速推理过程，同时降低预训练成本，且不...
Deepseek论文解读,揭秘其提升奥秘
为了获取这些数据,deepseek 探索了几种策略:利用长思维回答作为 few-shot 示例,直接提示模型生成包含反思和验证步骤的详细答案,以及收集 DeepSeek-R1-Zero 的输出并通过人工标注者进行细化。最终收集了数千条冷启动数据,用以微调 DeepSeek-V3-Base 作为 RL 训练的起点。D...
梁文锋参与著作!DeepSeek最新论文介绍新机制 可使AI模型进一步降...
资料显示，袁景阳目前为北京大学硕士研究生。他的研究领域包括大型语言模型（LLM）、人工智能在科学中的应用（AI for Science）。他是DeepSeek-V3技术报告的主要作者之一，还参与了DeepSeek-R1项目，该项目旨在通过强化学习激励大型语言模型的推理能力。在论文中，DeepSeek团队表示，随着大型语言模型的发展，长上下文建模...
马斯克放大招,发布号称“地球上最聪明”的AI大模型!DeepSeek同天...
马斯克的xAI成为AI大模型领域强有力的竞争者，同样参与这场竞技的还有OpenAI、谷歌、Anthropic以及近期引发全球关注的中国初创企业DeepSeek。就在2月18日，DeepSeek在社交平台X上发布了一篇关于NSA的纯技术论文报告。滑动查看全部 DeepSeek称，NSA是一种与硬件高度适配并可原生训练的稀疏注意力机制，实现超高速长上下文...
厉害!Deepseek创始人梁文锋硕士学位论文公开
最近火爆全球的Deepseek的创始人梁文锋,广东湛江人,本硕都就读于浙江大学的电子信息与通信工程。 根据公开信息,梁文锋的硕士毕业论文题目是《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》。以下是论文部分内容: 梁文锋简介 梁文锋,男,1985年出生于广东省湛江市,浙江大学...
深入了解Deepseek模型的最佳三篇论文_dualpipe算法详解-CSDN博客
DeepSeek-LLM:以长期主义扩展开源语言模型。2024年1月发布,从长期主义视角提出开源语言模型发展策略,推动技术民主化。提出了社区驱动的开源治理框架和多任务优化方法。 一、DeepSeek-R1:通过强化学习提升大型语言模型的推理能力 论文题目:《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learn...
【论文解读】DeepSeek-V3技术报告 - 知乎
MoE架构: 论文对 MoE 架构的优化,为如何提高 MoE 模型的性能和效率提供了新的思路。 推理加速: MTP 和推测解码等技术,为如何提升 LLM 推理速度提供了可行方案。 8. 不足 部署方面的挑战: DeepSeek-V3 的推理对硬件要求高,需要较大的部署单元(4 个节点,32 个 GPU),这对于小型团队来说可能是一个负担。 虽...
DeepSeek-V3:性能与效率的完美平衡,技术分析及简单测试 - 知乎
论文地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf 以下为技术解读: 前言 DeepSeek-AI 发布了其最新的大型语言模型 DeepSeek-V3,这款模型在性能和效率方面都取得了显著的进步,成为当前最强大的开源基础模型之一。DeepSeek-V3 是一款拥有 671B参数的大型混合专家 (MoE) 模型,其...
从DeepSeek发布的4篇论文来看DeepSeek的发展过程_deepseekri模型论文...
Deepseek V2 2024年5月,Deepseek发布Deepseek V2,是基于DeepseekMoE和Multi-head Latent Attention (MLA) 进行开发的。 MLA是一种改进的注意力机制,其核心思想是通过潜在向量(latent vector)对传统的Key-Value (KV) 缓存进行压缩,从而减少推理时的内存占用和计算开销。在标准Transformer中,多头注意力机制需要为每个...
DeepSeek创始人毕业论文公开,业内外评价“两极化”,字迹被调侃
梁文锋，一个来自广东湛江的年轻小伙，他的求学之路充满了传奇色彩。本科和硕士阶段，他都在浙江大学攻读电子信息与通信专业，成绩优异，是同学们眼中的学霸。然而，他并没有止步于此，而是继续深造，最终成为了DeepSeek的创始人，让AI技术走进了千家万户。梁文锋的硕士毕业论文《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》...
Deepseek写论文,这样用真的绝了。_哔哩哔哩_bilibili
deepseek写论文拿了A+?!十分钟生成知网查重10%的论文! 3.0万 13 03:19 App Zotero搭配Deepseek,实现文献日读百篇,颅内高潮 8520 1 02:08 App DeepSeek医学版发布,对接PubMed数据库,实时检索文献进行科研问答 4.4万 4 02:00 App Deepseek生成论文,喜提延毕一年(aibiye、chatgpt、豆包哪家强) 15.8万 89...
DeepSeek发布最新技术论文!梁文锋挂名共创 | 快讯 | 人人都是产品...
据一财,2月18日,DeepSeek官方在海外社交平台X上发布了一篇纯技术论文报告,论文主要内容是关于NSA(Natively Sparse Attention,原生稀疏注意力),官方介绍这是一种用于超快速长文本训练与推理的、硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。具体来说,NSA针对现代硬件进行了优化设计,能够加速推理过程,同时降低预训练成本,且不...
太震撼了!梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文,网友:这...
这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效率，可谓是 LLM 领域又一里程碑式的进展！简单来说，论文的核心贡献如下：LLM 长文本能力再突破！DeepSeek 发布原生稀疏注意力 NSA：硬件友好又高效，训推一体化！废话不多说，我们一起来扒一扒这篇论文：先了解一下论文的背景 近年来，我们...
...苹果报告iCloud服务出现故障;DeepSeek发布最新技术论文|大公司...
雷军：下决心把AI技术落到各个终端产品上；苹果报告iCloud服务出现故障；DeepSeek发布最新技术论文｜大公司动态 【科技圈】雷军：下决心把AI技术落到各个终端产品上 2月17日，结束民营企业座谈会后，小米科技有限责任公司董事长雷军接受专访。雷军表示，小米创业的15年来，一直聚焦在手机、汽车、智能家居、智能制造这些...
DeepSeek发布最新技术论文!梁文锋挂名共创|论文_新浪新闻
格隆汇2月18日|DeepSeek发布了一篇纯技术论文报告《原生稀疏注意力:硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》。论文..._新浪网
开源DeepSeek的8篇论文(英文原版)
Deepseek开源的8篇论文分别是: 1、 DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism (2024-1-5) 2、DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence (2024-1-26) 3、DeepSeek-VL: Toward...
基于DeepSeek 的创新点及其在学术研究与论文发表中的应用-CSDN博客
DeepSeek 在数据分析和模型优化方面的创新为论文中的实验设计和数据分析部分提供了有力支持。研究人员可以利用 DeepSeek 的智能数据处理流程和高效模型训练技术,快速处理实验数据并优化模型。 结论 DeepSeek 的创新点为学术研究和论文发表带来了新的机遇。通过利用其架构创新、训练优化和数据处理能力,研究人员可以更高效地...
国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了!53页论文技术细节大公开...
DeepSeek新版模型正式发布,技术大佬们都转疯了! 延续便宜大碗特点的基础之上,DeepSeek V3发布即完全开源,直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。 怎么说呢,QLoRA一作的一个词评价就是:优雅。 具体来说,DeepSeek V3是一个参数量为671B的MoE模型,激活37B,在14.8T高质量token上进行了预训练。
deepseek各个版本及论文_deepseek论文下载-CSDN博客
论文地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf5 总结 DeepSeek 系列模型从最初的 LLM 版本到最新的 V3 和 R1 版本,逐步在架构设计、训练效率和推理能力上实现了突破。如果您需要更详细的内容,可以参考相关论文或访问 DeepSeek 的 GitHub 页面获取模型检查点和技术细节。